이번 연구를 수행한 박상후(오른쪽) 교수와 김종찬 박사. [KAIST 제공]

사람마다 지문이 다르듯, 모든 물질에는 고유한 ‘빛의 지문’이 있다. 반도체 공정부터 환경 감시, 질병 진단, 우주 연구까지 접촉 없이 물질을 식별해 온 분광학은 ‘과학의 눈’으로 불려왔다. 국내 연구진이 전문가의 경험에 의존하던 분광 분석을 AI 기반 자동·실시간 판독 기술로 구현, 반도체·환경·의료 등 다양한 산업 현장에서 활용 가능성을 크게 확장했다.

KAIST 원자력및양자공학과 박상후 교수 연구팀은 잡음·오염·결손이 많고 복잡하고 겹친 신호 등의 다양한 분광 데이터의 한계를 뛰어넘어, 인공지능이 실시간으로 자동 해석하는 ‘AI 기반 심층 분광해석 기술’을 개발했다고 3일 밝혔다.

스펙트럼이란 물질이 내거나 흡수한 빛을 무지개처럼 펼쳐 놓은 그래프를 말한다. 기존 분광 분석은 이 스펙트럼 속 숫자로 나타나는 신호를 잘 알려진 참고 데이터와 하나하나 비교하여 수동으로 분석해야 했다. 연구팀은 이런 방식 대신, 스펙트럼 전체를 하나의 ‘이미지’처럼 인식하게 하고 인공지능이 그 패턴을 학습하도록 했다.

그 결과 데이터에 잡음이 섞이거나 일부가 손실된 상황에서도, AI는 마치 사진 속 사물을 알아보듯 정확하게 물질 정보를 찾아냈다. 더 나아가 예측 결과가 과학적으로 타당한지까지 스스로 점검하는 기능을 갖춰, 분석의 신뢰성을 크게 높였다.

박상후 교수는 “이번 기술은 전문가의 경험에 의존하던 분광 데이터 분석의 진입장벽을 획기적으로 낮춘 성과”라며 “환경 모니터링, 헬스케어, 플라즈마 진단 등 스펙트럼 분석이 필요한 산업 전반에 즉각 적용할 수 있을 것”이라고 말했다. 구본혁 기자